start=time.time()rf=RandomForestClassifier()rf.fit(X_train,y_train)end=time.time()print('Time Taken: %.3f seconds' % (end-start))# making predictions on test setstart = time.time()y_pred = rf.predict(X_test)end = time.time()print('Time Taken: %.3f seconds'...
LSTM是一种能够处理序列数据的循环神经网络模型。它通过门控机制来记忆和遗忘之前的信息,并根据当前的输入来预测下一个输出。LSTM在处理时序数据时表现出色,尤其适用于自然语言处理和语音识别等任务。 在本文的算法中,我们将CNN和LSTM结合起来,以利用它们各自的优势来处理数据分类预测问题。具体的步骤如下: 数据预处理:...
研究使用了波兰华沙精神病学和神经病学研究所的数据集,预处理对EEG进行z分数标准化和L2正则,输入的传统ML模型包括SVM、KNN、决策树(DT)、朴素贝叶斯、随机森林(RF)、ERT、袋装(bagging)法,DL网络包括各种一维(1D)-CNN、LSTM、1D-CNN-LSTM模型,用于执行特征提取与分类。研究将观察九种基于LSTM、1D-CNN、1D-CNN-...
从上面的分析可以看出,原始LSTM和GRU在性能上基本相当,因此对这两个模型单独进行更全面的测试。测试在两个数据集,共六个数据上进行,单独对LSTM和GRU进行了性能和训练速度的比较,比较方法基本与上面的方法相同,只列出比较结果: 从上述测试结果很容易看出,LSTM和GRU的性能差异并不大,但是GRU明显在收敛速度上更胜一筹,...
然后我们将它们传递给分类器,例如SVM,RF和LR。对于聚合模型和时间模型,可变长度特征被填充到固定长度的特征中。然后测试聚合模型(例如NetFV,NetVLAD,NetRVLAD和SoftDBoW)和时间模型(例如Mean Pooling LSTM,Temporal LSTM和CNN-LSTM)。通过实验分析,我们发现FV在统计函数中表现最差。尽管与均值池LSTM和时间LSTM相比,CNN...
LSTM的混淆矩阵非常混乱,几乎不可能准确预测所有的无人机活动信号。FCN算法在D3标签中表现良好。相比之下,两种CNN算法在预测三种类型的无人机活动时表现良好,而背景活动信号预测精度的差异导致了两者的总体差距。由此可见,复值CNN能够准确区分每一个无人机信号,从而使我们的方法具有更好的识别能力和鲁棒性。
首先,采用随机森林算法对特征进行筛选;其次,利用并行网络CNN和改进的LSTM分别提取时空特征;最后,将提取的特征与多头注意力机制动态结合.实验结果表明,并行CNN-TGLSTM-MA相较于传统的串行CNN-TGLSTM模型,在MAE和MSE方面分别降低了16.9%,26.8%,同时提升了3.5%的R2值,证明了所提出的并行CNN-TGLSTM-MA模型在短期...
用于机器翻译的最先进的神经体系结构由堆叠的长短期记忆(LSTM)单元组成。这种网络的训练过程固有地具有各种递归神经网络的困难,例如梯度消失和不可能并行化。最近,提出了一种 Transformer 模型,其中所有循环单元都替换为卷积和逐元素前馈层。整个体系结构在训练和推理过程中的速度显著提升,并提高了翻译基准的准确性。
LSTM is an improved network employing the temporal information of the sequential data. The RF context information in the time dimension is memorized by applying the previous information to calculate the current output. Then, the long-term dependency features hidden in the RF baseband signals are exp...
基于注意力模块及1D-CNN的滚动轴承故障诊断 刘洋1，程强、史曜炜、王煜伟2,王姗3,邓艾东1 (1.东南大学能源与环境学院火电机组振动H家工程研究中心.南京210096; 2.国家能源集团谏壁发电厂.镇江212006;3.中国能源建设集W安徽省电力设计院，合肥230601)摘要：针对传统的卷积神经网络对特征的辨识性差的问题,提出一种将...